论文摘要
为进一步提高人脸特征点定位精度,探究当前广泛用于人脸关键点定位的全卷积神经网络（FCN）架构的原理和缺陷,讨论FCN核函数在特征点定位中引入的副作用,即训练和测试时评判准则不一致的问题.理论分析该问题存在的可能性和普遍性,设计实验验证在实际场景下此问题存在的广泛性.提出结合残差特征的沙漏网络结构并将其应用于人脸特征点检测;提出多级沙漏网络的级联结构,并将其与经典的栈式沙漏网络进行对比分析.实验结果表明:二级级联结构获得了与四级栈式结构相当的特征点定位精度,大幅降低了模型参数量和时间复杂度.所提方法在300-W数据库的困难子集上的平均归一化误差为6.84%,优于已有最好方法.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 许爱东,黄文琦,明哲,陈伟亮,胡浩基,杨航
关键词: 人脸特征点检测,全卷积神经网络,残差特征,级联结构
来源: 浙江大学学报(工学版) 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 南方电网科学研究院,南方电网数字电网研究院,浙江大学信息与电子工程学院
基金: 中国南方电网有限责任公司科技资助项目（ZBKJXM20170086)
分类号: TP391.41;TP183
页码: 2365-2371
总页数: 7
文件大小: 1461K
下载量: 162
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